FastAPI 是什麼？為什麼選它？
- 這是一個用 Python 寫的超輕量 Web API 框架，速度快、語法直觀。
- 適合拿來把你的模型包裝成 API，如你訓練好一個分類模型，用 FastAPI 做成
/predict介面，就能讓別人輸入資料馬上得到結果。 - 對 AI 團隊來說：開發快、上線快，不用寫很多 server 邏輯。
Docker 是什麼？為什麼要包容器？
- Docker 就像是一個「標準包裝盒」，把模型、程式碼、函式庫版本都打包好，不論丟到哪台機器都能跑。
- 避免「我這邊跑得好好的，怎麼丟上伺服器就錯了」這種情況。
- 對企業來說：
- 可重現性高：模型部署流程標準化
- 減少 IT 對接難度：只要 IT 能跑 Docker，什麼語言、什麼模型都能上線
- 容易擴展：一個模型跑穩了，複製再加一個 Docker 就能擴容
上傳到 MLOps 平台的意義是什麼？
可以把 MLOps 想成是「模型的 DevOps 平台」：
- 模型可以有版本管理（像 Git）
- 自動記錄你這次訓練用什麼資料、效果怎麼樣
- 可設定誰能部署、什麼情況自動關閉模型（像 Drift、偏差監測）
企業導入的常見應用場景：
企業導入的最大價值是
- 不是只有開發模型而已，而是「讓模型真的跑得動、穩定、可控、可管、可追蹤」
- FastAPI + Docker 幫助的是部署速度與標準化
- MLOps 幫助的是長期維運與治理規範
